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Adafruit BQ25185 USB / DC / Solar Charger，带3.3V BUCK板< / div>
带有5.1K CC电阻的C型USB C型连接器，因此它将与任何计算机或电源一起使用，可获得5V和最多1A。可用的数据线在底部突破中。单独的DC或太阳能输入 - 边缘上的两个垫子可用于连接5〜18V电源，可以代替USB使用。如果输入是太阳能电池板，则充电芯片将调整电流绘制，以使电压不会降低电池以下，从而优化了太阳能输入。无需大型电容器即可稳定它，并且您可以在没有MPPT的成本和复杂性的情况下获得接近MPPT的能力。默认充电率为1A，但是您可以将跳线上的跳线设置为500mA功率路径的负载路径 - 如果4.5V或3.3V负载连接器是绘制电流的，而USB / DC /太阳能是连接的，则将默认用于从充电器中绘制电流的电流，并且任何剩余电流都会符合电池电量。可以防止电池不断充电/放电，从而降低电池寿命。调节的4.5V -max输出 - 无论您在USB或DC /太阳能输入上有什么电压，由于内部电压调节器，4.5V端子块输出端口永远不会超过4.5V。不过，请记住这一点，当使用高电流和高直流电压时，因为LDO会使板开始过度过热和防风电流。受调节的3.3V -max输出 - 单独的降压转换器将从BQ25185中接收负载输出，并将其切换为3.3V，在1 AMP最大负载3个状态LED -Orange C Harging LED，Red F Ault LED和绿色3.3V输出LED。启用垫 - 禁用3.3V降压转换器。安装孔！
基于多标准评估的藏族高原阿尔卑斯山草原的自适应管理
随着全球气候变化和人类活动对陆地生态系统的日益增长，了解高山草原生态系统及其影响因素的质量对于有效的生态系统管理和改善人类福祉是至关重要的。但是，基于多标准评估的高山草原的当前自适应管理计划有限。这项研究利用了77个采样点，无人机遥感和卫星遥感数据的领域研究，根据植被和土壤指示器构建高山草原质量指数，并评估生态系统的弹性和压力。评估表明，藏族高原的高山草原被分为五个区域，表明质量和压力水平的显着差异。关键发现表明，高质量的压力区占高山草甸面积的41.88％，占高山草原的31.89％，而质量改善限制区则占相应区域的21.14％和35.8％。该研究建议基于质量水平的高山草原的分级保护和恢复策略：优先考虑高质量的草原，对中等优质草原的动态监测和增强，并应用人工干预措施以及适合低品质草原的物种。这项研究强调了基于分区的自适应策略对可持续生态系统管理的重要性，并为在藏族高原的有效管理和保护高山草原提供了宝贵的见解。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
Adafruit ESP32羽毛V2
I2C端口（SDA，SCL），硬件UART（RX，TX）和SPI（SCK，MOSI，MISO）的PIN号已更改。如果您的代码对这些引脚有过硬编码的使用，则您需要用新数字替换它们，或更改代码以使用SDA或SCK（例如SDA或SCK）的“漂亮”名称。在Espressif板支持包中选择新的Feather ESP32 V2板时，将替换正确的数字。请注意，名称位于同一位置，我们没有更改I2C/ UART/ SPI引脚位于板上的位置，正是它们在模块中连接的ESP32 PIN号。TX旁边的“角”引脚已从引脚21变为37。此引脚均未在任何羽毛上使用，因为它被认为是“额外的销钉”。它也从GPIO更改为仅输入，其余的编号引脚和A0-A5引脚没有更改PIN号码。
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
Sani Adamu教授
作为一个在戈姆贝（Gombe）的吉卡达·法里（Jekada Fari）出生的孩子，我面向没有接受西方教育的父母，我面临着各种挑战和身份危机。我想知道我应该如何做自己的生活以及我想成为什么：像父亲这样的农民，像我的哥哥这样的公务员或像我的堂兄阿尔哈吉·米吉（Cousin Alhaji Miji）这样的商人，实际上带我去了小学。甚至在加入Jankai小学之后，我从事各种行业，其中大多数偶然地涉及食品和对各种毒素的暴露 - 我的首先，尽管是无意的，是营养和毒理学领域的简介。我因出售用小米制成的传统子公司而获得了绰号“ Sani Mai Kunu”。我还出售了水，花生，西红柿，辣椒，甘蔗，可乐坚果等。此外，我在小学和中等教育的不同阶段帮助父亲进行了农业活动，并在铁匠的商店里工作。
Adafruit Max17048 Lipoly / Liion燃油表和电池监视器< / div>
为了使您快速前进，我们在Stemma Qt form form（https://adafru.it/lbq）中启动了定制的PCB，使其易于与之接口。两侧的Stemma Qt连接器（https://adafru.it/jqb）与SparkFun Qwiic（https://adafru.it.it/fpw）I2C连接器兼容。这使您可以在开发板和Max17048之间建立无焊接连接，或使用兼容的电缆（https：// adafru.it/jnb）与其他各种其他传感器和配件链接。不包括QT电缆，但我们在商店中有多种多样（https：// adafru.it.it/17ve）
热休克蛋白DNAK在渗透适应中的作用
大肠杆菌细胞能够适应高渗透压，尽管在这些条件下生长会减慢。当细胞转移到较高的渗透压时，它们会瞬时停止生长。然后，在滞后后，他们恢复增长，增加了两倍的时间。在上一篇论文中，我们报告说，在37°C的最小培养基中，在几分钟内触发了从300到1,500 MOSM的渗透升级，几个代谢性干扰（可以汇总（23），如下所示。（i）细胞生长停止50至60分钟：渗透转移越大，生长恢复前的滞后持续时间越长。（ii）TRK系统的K+运输立即打开（24），以便在40至50分钟内蜂窝K+含量增加了100％。（iii）净蛋白和DNA合成和细胞分裂暂时停止40至50分钟。这些结果引起的问题是，诸如渗透升高之类的环境应力因素是否会引起一组特定的蛋白质，热休克和氧化应激也是如此。不同的微生物对渗透转移的反应（例如，大杆菌的降档；蓝细菌的降档以及革兰氏阳性和革兰氏阴性阴性的肉芽杆菌）似乎对蛋白质合成的载量修饰，这是由bidimentimentials electimentialsectimentialsectimentional prophtimentials prophentic蛋白蛋白质分析所表明的。到目前为止，这些反应还没有显示出明显的共同点。虽然卤菌物仅增加了在中等渗透压降低时增加几种热激蛋白的合成（8），但氰基细菌增加了几种热休克蛋白和盐应激特异性蛋白的合成，并抑制了一些其他对渗透量的响应的蛋白质的合成（3）。在枯草芽孢杆菌中，一般应激蛋白和特定蛋白质的合成也已被证明是通过渗透性升级刺激的（13）。在大肠杆菌中检测到了三种渗透升级诱导的蛋白质（7）；它们被认为既不是热休克蛋白也不是一般应激蛋白，而是参与寡糖代谢的酶（16），也可能是由普鲁操纵子编码的BETAINE转运系统的成分（2，6）。本报告的重点是DNAK蛋白，DNAK蛋白是蛋白质热休克组的成员（12，25），被认为可以调节大肠杆菌（30）中的热休克反应，并可能参与（i）染色体（28），X partiophage（X），X细菌噬菌体（1，20，32），和P1 p1 plasmid（31）plastipation（33）（31）